egutierrez
d115d8e830
Nuevo dominio cpp/functions/datascience con primitivas puras CPU para post- proceso de samples Monte Carlo y diagnostico de cadenas MCMC. Diseñadas como gemelas CPU de los kernels GPU (rng pareja con gpu_rng_glsl, MH 1D/ND con mc_metropolis_hastings_gpu) para validar numericamente y para datasets pequeños donde el dispatch GPU no compensa. - rng: xoshiro256++ con uniform / normal (Box-Muller) / below (Lemire) / categorical. Determinista bit-exacto dado seed. - stats_summary: sum (Kahan), mean, var/std (Welford one-pass), min, max, quantile / percentile (R type-7). - autocorr: r(k), ACF, tau_int (Sokal) — diagnostico ACF y ESS. - rhat_ess: Gelman-Rubin clasico y split + ESS basico (multi-chain). - beta_dist: lgamma (Lanczos), beta_pdf, beta_cdf (continued fraction), beta_quantile, mean/var/std — para inferencia Beta-Binomial. - drawdown: max_dd absoluto/pct + underwater series para sesiones simuladas y backtests. - samples_to_grid_2d: binning 2D CPU para alimentar heatmap_cpp_viz / contour_cpp_viz desde samples (x[], y[]). - metropolis_hastings: MH 1D y ND con target log-pdf como std::function (no normalizada). Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>
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1.6 KiB
C++
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C++
#pragma once
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#include <cstddef>
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namespace fn::ds {
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// Binning 2D puro CPU. samples_x[i], samples_y[i] son los pares (x, y) a
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// binnear. nx*ny celdas en row-major (idx = row * nx + col), donde row
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// crece con y. Samples fuera del rango se descartan.
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//
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// out_counts[nx*ny] se llena con conteos uint32. (No se hace clear interno —
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// el caller decide si acumular sobre llamadas previas o no.)
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void samples_to_grid_2d_counts(const double* samples_x,
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const double* samples_y,
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std::size_t n,
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double xmin, double xmax,
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double ymin, double ymax,
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int nx, int ny,
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unsigned int* out_counts);
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// Variante que normaliza los counts a float[0,1] sobre el max (densidad
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// relativa). Adecuado para alimentar heatmap_cpp_viz / contour_cpp_viz / surface_plot_3d.
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// Si todos los counts son 0 se llena out_density con 0.
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void samples_to_grid_2d_density(const double* samples_x,
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const double* samples_y,
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std::size_t n,
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double xmin, double xmax,
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double ymin, double ymax,
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int nx, int ny,
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float* out_density);
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// Helper: convierte counts uint -> density float in-place sobre out.
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// max_count se calcula y se normaliza out[i] = counts[i]/max_count.
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void counts_to_density(const unsigned int* counts, int nx, int ny,
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float* out_density);
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} // namespace fn::ds
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